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大數據正在改變經濟意義

  • 發佈時間:2015-11-04 01:00:25  來源:經濟參考報  作者:林頤  責任編輯:羅伯特

  微軟CEO比爾·蓋茨説過:“資訊流是企業的命脈,數字神經系統會使你以思考的速度經營商務,這是在21世紀成功的關鍵。”確如其言,21世紀的企業發展越來越凸顯資訊的重要性。如今的情形,並非是沒有資訊或者資訊不夠,而是經常表現為“到處是水卻沒有一滴水可以喝”。柯勒律治這句詩歌,正好用來形容如同宇宙大爆炸般飛速擴張的“數字世界”。建立在雲計算基礎上的大數據分析,成為了企業競爭和決策行為的焦點。

  根據一項估計,人類歷史上90%的數據都在過去兩年中産生。2014年,國際數據公司預測,數據世界已增至4.4億萬億字節。如果將如此龐大的資訊量存儲在蘋果平板電腦ipad中,疊加起來的ipad的厚度可達到地球至月球距離的2/3。這預示著我們已經進入了大數據時代。

  當傳統的葡萄酒業遇上大數據,嘉露酒莊和IBM實現了雙贏互惠。IBM有好幾個智慧地球項目與水資源保護、城市超本地化天氣預報有關,這些先進技術被運用到了農業經濟學中,研究人員根據葡萄園在地溫、種植方式、土壤類型等方面的差異實施積極有效的個性化管理,試點項目取得了令人鼓舞的效果。嘉露-IBM實驗的成功,為數據收集與分析提供了靈感,並轉化為行動,帶來了可觀的效益。大數據主義時代已經來臨。

  美國《紐約時報》資深撰稿人,媒體記者史蒂夫·洛爾,在其新著《大數據主義》中選擇IBM作為書的主角之一,重點介紹該公司在大數據領域的發展歷程。IBM通過推廣“智慧的地球”實現了企業轉型,在商業與技術的交匯處找到用武之地。IBM的成功表明,人們真的在利用數據引導決策活動,大數據正在改變經濟的意義。在作者看來,大數據不僅是技術革新,而且將引發管理革命,大數據不再執著于因果關係,而是強調“萬物皆有關聯”。從數據中尋找相關關係,通過這種關係對未來做出預測,是大數據方法論的核心思想。大數據無疑為人類認識世界、解決問題提供了比傳統更全面、更週密的視角,可以幫助人們更容易看清事物的複雜性,並通過分析採取更高效的行動。

  作者提出,煤、鐵和石油是推動工業革命進程的三大生産性資産,而資訊經濟時代的主要原材料則是大數據。《大數據主義》有見地的解釋了大數據技術如何引發一場新的革命,並促進新一輪經濟效率的提高和創新。網際網路規模的海量數據集將被用於幾乎各個領域、行業和企業,探索、預測和提高效益。作者還進一步探討了新技術革命如何改變人類決策方式——人們更加依賴於數據和分析,而不是直覺和經驗;同樣,大數據還將改變領導力和管理的本質。

  史蒂夫·洛爾的日常工作包括負責撰寫《紐約時報》的科技部落格Bits,因此他的文風通俗平易,十分適合大眾閱讀。他圍繞自己長年任職編輯、記者期間採訪的代表性人物和知名公司,通過突出典型、以點帶面的樣本分析方式,清楚地傳達了“大數據主義”理念。該書主角除了IBM,還有一位年輕人——傑夫·哈梅巴赫。《大數據主義》既像一部大數據代表人物傑夫?哈梅巴赫的成長史,又像一本關於大數據進軍不同領域的評論著作。作為大數據主義思想的典型代表,通過哈梅巴赫在臉譜網、Cloudera等公司以及醫療領域職業生涯的變遷,不難看出數據技術與方法不斷發展的步伐。哈梅巴赫率領的團隊,幫助企業使用Hadoop分析龐大的數據,並宣稱“把數據給我們,我們來管理”。史蒂夫·洛爾通過IBM和哈梅巴赫兩個典型案例以及書中涉及的微軟、喬布斯、谷歌等企業情況,運用流暢的語言生動揭示了大數據對於企業發展的特殊意義。

  本書的更大亮點是,強調了大數據的主題是決策行為。資訊資源的價值在於充分利用,而如何利用又取決於人的決定。這個觀點將本書作者從“唯技術論”中解脫出來。作者提醒了計量方法可能存在的局限性。聲音過於嘈雜,容易讓人致聾。那麼,到底哪些數據是有意義的?計量必要性與計量短視性間會産生衝突和矛盾。作者並不諱言數據分析可能導致的失敗。例如,金融領域採用數學模型的危險性在次貸危機中已經暴露無遺。作者認為,雖然決策活動對數據與分析的倚重與日俱增是大勢所趨,但同時,我們還要讓常識發揮應有的作用,經驗與直覺仍然在決策中佔有一席之地,而好的直覺又往往建立在大量數據的綜合基礎之上。此外,還必須時刻警惕,雲系統並非多數人想像得那麼可靠,一旦其脆弱和不穩定性導致事故,就可能像病毒迅速擴散,難以挽救。而且,企業收集資訊過程中,對個人隱私的侵犯以及道德倫理上的各種爭論,仍然是大數據經常被詬病支出。奇虎360公司董事長周鴻祎提醒道,“大數據時代帶來一個非常重要的挑戰,就是安全的挑戰。平衡好大數據應用與用戶隱私之間的關係,應該成為企業關注的焦點。本書在向我們展示大數據的商業前景和經濟潛力的同時,也提醒我們警惕伴隨大數據而産生的隱私‘黑洞’”。

  思路決定出路,眼光影響成敗。如何應對迎面而來的大數據時代,企業需要考慮很多問題:數據採集的渠道夠廣嗎?數據關聯能不能找到規律?決策方向是不是正確?企業行為有沒有到達公眾容忍邊界?企業能不能在實現個體利益的同時做到普惠大眾?在可預計的未來,這些都將很快成為普遍的企業生存法則。

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